論文の概要: Multimodal Color Recommendation in Vector Graphic Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04118v1
• Date: Tue, 8 Aug 2023 08:17:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 13:34:51.329023
• Title: Multimodal Color Recommendation in Vector Graphic Documents
• Title（参考訳）: ベクターグラフィック文書におけるマルチモーダルカラーレコメンデーション
• Authors: Qianru Qiu, Xueting Wang, Mayu Otani
• Abstract要約: 色とテキストのコンテキストを統合したマルチモーダルマスクカラーモデルを提案し、グラフィック文書のテキスト対応カラーレコメンデーションを提供する。 提案モデルは,複数のパレットにおける色間の関係をキャプチャする自己注意ネットワークと,色とCLIPに基づくテキスト表現を組み込んだ相互注意ネットワークから構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.287758028119788
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Color selection plays a critical role in graphic document design and requires sufficient consideration of various contexts. However, recommending appropriate colors which harmonize with the other colors and textual contexts in documents is a challenging task, even for experienced designers. In this study, we propose a multimodal masked color model that integrates both color and textual contexts to provide text-aware color recommendation for graphic documents. Our proposed model comprises self-attention networks to capture the relationships between colors in multiple palettes, and cross-attention networks that incorporate both color and CLIP-based text representations. Our proposed method primarily focuses on color palette completion, which recommends colors based on the given colors and text. Additionally, it is applicable for another color recommendation task, full palette generation, which generates a complete color palette corresponding to the given text. Experimental results demonstrate that our proposed approach surpasses previous color palette completion methods on accuracy, color distribution, and user experience, as well as full palette generation methods concerning color diversity and similarity to the ground truth palettes.
• Abstract（参考訳）: カラー選択はグラフィック文書設計において重要な役割を担い、様々な文脈を十分に考慮する必要がある。 しかし、ドキュメント内の他の色やテキストコンテキストと調和する適切な色を推奨することは、経験豊富なデザイナーにとっても難しい課題である。 本研究では,色とテクストのコンテキストを統合したマルチモーダルマスクカラーモデルを提案し,グラフィック文書のテキスト対応カラーレコメンデーションを提案する。 提案モデルは,複数のパレットにおける色間の関係をキャプチャする自己注意ネットワークと,色とCLIPに基づくテキスト表現を組み込んだ相互注意ネットワークから構成される。 提案手法は主に色とテキストに基づいて色を推奨するカラーパレット補完に焦点を当てている。 また、与えられたテキストに対応する完全なカラーパレットを生成するフルパレット生成という別のカラーレコメンデーションタスクにも適用可能である。 実験結果から,提案手法は従来のカラーパレット完成法よりも精度,色分布,ユーザエクスペリエンスを上回り,色多様性と地味パレットとの類似性について完全なパレット生成法が得られた。

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